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Matcher vos candidats et vos missions

🧠 Matching IA entre une offre et les candidats

But : identifier automatiquement les candidats les plus pertinents pour une offre. En un clic sur le bouton 🧠, Nicoka CABS calcule un score de matching pour chaque profil en s’appuyant sur 10 critères configurables.


1. Lancer le matching IA depuis une offre

  1. Créez ou ouvrez une offre d’emploi.
  2. Cliquez sur le bouton 🧠 Matching IA dans la fiche Job.
  3. L’IA analyse votre base candidats selon les 10 critères.
  4. Chaque candidat possède un score (%).
  5. Trier / filtrer et afficher le radar pour explorer les détails.
  6. Ajoutez les candidats dans votre processus de recrutement
Remarque : il est nécessaire de relancer le matching après toute mise à jour d’une fiche (candidat ou offre) pour recalculer les scores.

2. Lancer le matching IA depuis une étape de candidature

Depuis une étape de candidature, sélectionnez plusieurs profils puis cliquez sur Calculer le score de matching IA pour scorer en masse.


3. Quels critères sont pris en compte dans le matching ?

Notre moteur IA compare les informations de l’offre de poste et celles du candidat sur la base des 10 critères suivants : 
  • Mots-clés
  • Rémunération
  • Télétravail
  • Type de contrat
  • Fonction
  • Proximité
  • Années d’expérience
  • Disponibilité
  • Compétences
Critère Champs côté Candidat Libellés côté Candidat Champs côté Offre Libellés côté Offre
💰 Rémunération expected_salary expected_salary_total Salaire souhaité Rémunération totale souhaitée salary_left salary_right Salaire Min Salaire Max
🏠 Télétravail desired_remote_types remote_type Télétravail souhaité Télétravail remote_type Télétravail
📃 Type de contrat contract_type desired_contract_types Type de Contrat Types de contrat recherchés contract_type contract_durationid Type de Contrat Durée du contrat
👔 Fonction jobtitle desired_position desired_positions Intitulé du poste Poste recherché Postes recherchés jobtitle label Intitulé du poste Libellé
📍 Proximité zipcode city areaid Code Postal Ville Localisation Géo. zipcode city areaid Code Postal Ville Localisation Géo.
📆 Années d’expérience years_of_experience Années d’expérience experience_min experience_max Expérience minimum Expérience maximum
⏳ Disponibilité availability available_on availability_update Disponibilité Disponible le  — —
🧩 Compétences json_skills skills_with_level Compétences Compétences (avec le niveau) json_skills Compétences
🧠 Mots-clés resume_content  Contenu du CV  description Description
📊 Score global last_evaluation_score rating_1 rating_2 Score dernière évaluation Avis : Génial Avis : Bien — —

3.1 Importance & pondération des critères



Dans le paramétrage du matching IA de Nicoka, définissez quels critères sont importants (pondérés) ou non importants (ignorés du score global).

Recommandations

  • Base bien renseignée : activez la plupart des critères pour une vision complète.
  • Base peu renseignée : mettez Mots-clés en important, et les autres en non important. Le contenu du CV parsé compense les champs manquants.
Les mots-clés rares (peu fréquents dans votre base) correspondant au poste renforcent le score d’un candidat.

3.2 Personnalisez le poids de chaque critère

Pour chaque critère actif, l’IA calcule un score de proximité poste ↔ candidat. Les scores sont ensuite pondérés selon vos réglages d’importance puis agrégés en un pourcentage global.


3.3  Visualisation, tri & radar


  • Trier les candidats par score décroissant.
  • Filtrer via un seuil de score (ex. ≥ 70%).
  • Ouvrir le radar par candidat pour voir les forces/écarts par critère (salaire, proximité, compétences, etc.).

3.4 Est-ce que le parseur IA de CV à un impact ?

Le parseur IA de CV de Nicoka extrait : compétences, fonctions exercées/souhaitées, expériences, formations et mots-clés spécifiques. Ces données enrichissent la fiche candidat et permettent un matching plus précis.


4. Quelles sont les bonnes pratiques ?

Plus la fiche candidat est complète (renseignement manuel + parsing), plus le score sera fiable et potentiellement élevé.
  • Renseignez au maximum les fiches candidats (contrat, compétences, fonctions, localisation…).
  • Utilisez le parsing IA pour enrichir automatiquement à partir des CV.
  • Ajustez la pondération selon la qualité des données.
  • Soyez précis dans le titre et la description de vos offres pour de meilleurs mots-clés.
  • Recalculez les scores après toute mise à jour pertinente.

5. Foire aux questions

Le score me paraît bas, que faire ?

Vérifiez la complétude des fiches candidats, ajustez la pondération (mettre Mots-clés en important si la base est incomplète) et relancez le calcul.

Comment sont gérés les stop words ?

Les mots peu pertinents sont exclus automatiquement lors de l’analyse des mots-clés du job, pour se concentrer sur les termes à forte valeur.

Peut-on prioriser certains critères ?

Oui, via les paramètres du Matching: définissez les critères importants ou non importants.


📚 Glossaire
  • Matching IA : calcul de correspondance entre une offre et un candidat.
  • Radar : graphique qui montre le niveau par critère pour un candidat.
  • Mots-clés rares : termes liés à l’offre, peu fréquents dans la base, qui valorisent un profil.
  • Pondération : importance relative de chaque critère dans le score global.
Ces informations vous ont-elles été utiles ?

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